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从接入到投递
控制进入下游的数据，也控制数据的去向
不同团队需要不同的数据。FlowPort 让你在自有环境中解析、过滤和富化数据，再将处理结果送往合适的分析与存储系统。处理规则集中管理，已有采集方式继续使用。
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接上已有的数据源，统一管理数据流
通过 HTTP、OTLP、DataKit、Remote Write 等接入方式连接应用与基础设施数据。在工作台中定义来源、处理流程与目标，保留已有采集方式。
将观测云配置为目标，也可以按业务需要连接其他分析或存储系统。不同来源支持的信号类型以对应集成说明为准。
将观测云配置为目标，也可以按业务需要连接其他分析或存储系统。不同来源支持的信号类型以对应集成说明为准。
接上你已有的技术栈
从遥测采集、消息队列到数据库变更，按数据来源选择接入方式。以下展示常用原生数据源。
72原生数据源类型
48原生投递目标类型
协议与采集器
消息与事件流
云日志
数据库变更
对象存储
网络与审计
减少无用数据，让分析更聚焦
通过可视化 Pipeline 解析字段、过滤不需要的记录，并统一字段格式。把处理放在下游接收之前，按业务需要决定保留什么。
使用 Lookup 补充团队、业务等级等上下文，让数据更容易检索和分流。图形节点与 Platypus 源码同步，发布前可以通过样本调试检查结果。
使用 Lookup 补充团队、业务等级等上下文，让数据更容易检索和分流。图形节点与 Platypus 源码同步，发布前可以通过样本调试检查结果。
一条数据流，连接多个分析与存储目标
使用 AND / OR 条件配置路由，将不同业务、环境或等级的数据分发到对应目标组。规则按顺序匹配，未命中的数据进入默认目标组。
同一条数据可以投递至多个目标。各目标使用独立的持久分支与重试过程，某个目标的失败无需让所有目标一起重发。
同一条数据可以投递至多个目标。各目标使用独立的持久分支与重试过程，某个目标的失败无需让所有目标一起重发。
看清管道状态，定位处理与投递故障
从运行总览查看接收与投递统计，沿数据流检查各阶段失败、队列情况和诊断信息。将 Prometheus 指标接入已有监控，持续观察管道运行状态。
本地持久队列缓冲数据，目标暂时不可用时保留分支并退避重试。按业务吞吐与磁盘资源配置队列容量，持续关注积压与容量淘汰。
本地持久队列缓冲数据，目标暂时不可用时保留分支并退避重试。按业务吞吐与磁盘资源配置队列容量，持续关注积压与容量淘汰。
常见问题
FlowPort 和采集器有什么区别？
采集器负责从应用、主机或服务中获取数据；FlowPort 负责在数据源与目标之间接入、处理和分发数据。它可以接收已有采集器的数据，再统一配置 Pipeline 与路由。
FlowPort 可以部署在哪里？
FlowPort 支持在 Linux ARM64 或 x86_64 环境独立部署，提供 deb、rpm 和 tar 安装包。社区版支持单本机 Worker；远程 Worker 和任务分配需要商业发行包及离线授权。
多个投递目标之间会相互影响吗？
各目标拥有独立持久分支和重试状态。一个目标失败时，其他目标可以继续投递。本地队列有容量上限，需要结合吞吐、磁盘和保留策略配置。
如何接入观测云？
在 FlowPort 中添加观测云目标并配置 DataWay 地址与工作空间 Token，随后选择数据源、配置 Pipeline 和路由并发布。发布后查看运行状态与下游实际数据，确认数据已送达。
